基于改进型SVM的生存性增强方法

• 作者: 宋汝鑫 王萌 邵子豪 陈炫慧
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 可生存系统 消错方法 SVM方法 生存性 增强
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 61-62
• 页数: 2页
• 字数: 1918字
• 语种: 中文

摘要

本文针对SVM方法在数据预处理中无法识别错误数据的问题,先使用消错方法对生存态势数据进行预处理,去除错误数据;接着使用SVM方法实现数据的识别.实验表明,消错方法可以识别可生存系统生存态势中的错误态势数据,保证数据正确性;相较于传统的BP神经网络在分类识别准确率提升了2.03％,在不断增加的错误比重数据中,改进型SVM方法在识别准确率有很大改善,最终实现了生存性的增强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王萌	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	9	25	3.0	5.0
2	陈炫慧	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	5	16	2.0	4.0
3	宋汝鑫	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	4	7	1.0	2.0
4	邵子豪	哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院	4	7	1.0	2.0